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Global stability of a Cohen-Grossberg neural network with both time-varying and continuous distributed delays

机译:具有时变和连续分布时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局稳定性

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摘要

In this paper, a generalized neural network of Cohen-Grossberg type with both discretetime-varying and distributed unbounded delays is considered. Based on M-matrix theory, sufficient conditions are established to ensure the existence and global attractivity of an equilibrium point. The global exponential stability of the equilibrium is also addressed,but for the model with bounded discrete time-varying delays. A comparison of resultsshows that these results generalize and improve some earlier publications.
机译:本文考虑具有离散时变和分布式无界时延的Cohen-Grossberg型广义神经网络。基于M矩阵理论,建立了充分的条件以确保平衡点的存在和全局吸引性。还解决了平衡的全局指数稳定性,但是对于具有有限离散时变时滞的模型。结果的比较表明,这些结果可以推广和改进一些早期的出版物。

著录项

  • 作者

    Oliveira José J.;

  • 作者单位
  • 年度 2011
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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